import tensorflow as tf
import sys

tf.random.set_seed(777)


def sep(label):
    print('-' * 32, label, '-' * 32, sep='')


# (1)	矩阵处理
# ①	使用标准正态分布，随机创建维度为2,8的矩阵
sep('1')
a1 = tf.random.normal([2, 8])
tf.print(a1, output_stream=sys.stdout, summarize=-1)

# ②	将维度变换为4，4
sep('2')
a2 = tf.reshape(a1, [4, 4])
tf.print(a2, output_stream=sys.stdout, summarize=-1)

# ③	查看每一行的矩阵
sep('3')
xlen = tf.shape(a2)[0]
for i in range(xlen):
    print(f'#{i}: {a2[i].numpy()}')

# ④	查看每一列的最大值索引
sep('4')
colmax = tf.argmax(a2, axis=0)
tf.print(colmax, output_stream=sys.stdout, summarize=-1)

# ⑤	将矩阵第二行和第三行数据转置位置
sep('5')
# 不知道怎么做
